초록
다중 객체 추적(Multi-Object Tracking, MOT)에서 Joint Detection and Embedding (JDE) 기반 방법들은 단일 네트워크를 통해 객체의 경계 상자(bounding box)와 임베딩 특징을 동시에 추정한다. 추적 단계에서 JDE 기반 방법들은 동일한 규칙을 적용하여 객체의 운동 정보와 외형 정보를 융합하지만, 이는 객체가 일시적으로 사라지거나 가려졌을 경우 성능 저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 객체 간의 임베딩 코사인 거리와 Giou 거리를 결합한 새로운 연관 행렬인 '임베딩 및 Giou 행렬(Embedding and Giou matrix, EG 행렬)'을 제안한다. 또한, 데이터 연관 성능을 더욱 향상시키기 위해, 하향식 융합 방식을 도입한 재정체(re-identity) 설계와 본 연구의 EG 행렬 기반 새로운 추적 전략을 갖춘 간단하고 효과적인 추적기인 SimpleTrack을 개발하였다. 실험 결과, SimpleTrack은 강력한 데이터 연관 능력을 보였으며, MOT17 데이터셋에서 HOTA는 61.6, IDF1은 76.3을 기록하였다. 더불어, 제안한 EG 행렬을 5개의 최첨단 JDE 기반 방법에 적용한 결과, IDF1, HOTA, IDsw 지표에서 의미 있는 성능 향상을 달성하였으며, 각 방법의 추적 속도 또한 약 20% 향상시켰다.